İktisadi kalkınma ve büyüme, çoğu ülke açısından en önemli hedefler arasında ön sırada yer almaktadır. Bu hedefin gerçekleştirilmesinde sadece ekonomik kalkınma değil, insanların yaşam becerilerinin artırılması ve daha kaliteli bir hale getirilmesi süreci olarak ifade edilen insani kalkınma da önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle ülkeler arası karşılaştırma ve sınıflandırmaya olanak sağlaması sebebiyle insani kalkınma endeksi tercih edilen ve başvurulan sayısal bir gösterge olmuştur. Bu araştırmanın amacı sıralı lojistik regresyon ve yapay sinir ağları kullanarak İnsani Kalkınma Endeksi'nin sınıflandırma başarılarının karşılaştırılmasıdır. Uygulamada Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı İnsani Kalkınma Endeksi'ne sahip olan 81 ülkenin 2010-2012 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi ülkeleri, çok yüksek, yüksek ve orta insani kalkınmışlık sınıfı olarak sınıflandırılmıştır. Yapılan analizler neticesinde sıralı lojistik regresyon modeli sonuçları, bebek ölüm oranı, sağlık harcamaları, internet kullanıcı sayısı, ithalat ve ihracat değişkenlere ait belirleyicilerinin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedir. Analizler olarak karşılaştırma yapıldığında Sıralı Lojistik Regresyon Analizinde % 88,1'lik başarı gerçekleştirirken, buna karşın Çok katmanlı Yapay Sinir Ağları Analizi Modeli % 97,1'lik doğru sınıflandırma başarısı göstermiştir.

No abstract

Günümüzde temelde bireysel teknoloji kullanımında mobile dönüş eğilimi ve internete erişimin kolaylaşması sebebiyle sosyal medyanın kullanım oranları giderek artmaktadır. Sosyal medya platformlarının çeşitliliği ve her birinin en az bir konuda günlük hayatta kolaylık sağlaması bireylerin bu platformlarda geçirdikleri süreyi artırmaktadır. Gün içerisinde sosyal medyaya ayrılan sürenin artması tıpkı diğer bağımlılık türlerinde olduğu gibi bireylerin sorumluluklarını yerine getirmelerinde aksamalara yol açmaktadır. Bu nedenle literatürde sosyal medya bağımlılığı ve kullanım alanları ile ilgili çok sayıda çalışmaya ulaşmak mümkündür. Benzer şekilde erteleme davranışı da birçok yönden incelenmekte olan bir konudur. Bu çalışma, öğrencilerin sosyal medya alışkanlıklarını kullanım amaçları ve bağımlılıkları üzerinden inceleyerek akademik erteleme davranışlarına olan etkilerine yoğunlaşmıştır. Çalışmada 399 üniversite öğrencisinden anket verisi toplanmıştır. Literatür desteği ile kurulmuş olan modeldeki yapıların geçerlik ve güvenirlik analizleri ve kurulan hipotezlerin testleri SmartPLS 3.2.9 yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgularla modelin bağımsız değişkeni olan sosyal medya bağımlılığının modelin aracı değişkeni olan sosyal medya kullanım amaçları ile ilişkisinin, aracı değişkenin modelin bağımlı değişkeni olan akademik erteleme davranışı ile olan ilişkisinin anlamlı olduğu ortaya konmuştur. Ayrıca bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki doğrudan ilişkinin anlamlı olmamasına karşın bu ilişkide sosyal medya kullanım amaçları değişkeninin tam aracılık etkisi tespit edilmiştir.

Öz İnsani Gelişme Endeksi (İGE), ülkelerin gelişmişliklerini gözönünde bulundurarak insanların mutluluğunu, sağlıklı bir yaşam ile birlikte başarılı bir hayat sürmelerini dikkate alan bir kalkınma endeksidir. Ülkelerin milli gelirlerini karşılaştırarak o ülkenin daha gelişmiş olduğunu açıklamak yeterli değildir. Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) tarafından yayımlanan İGE, insan hayatının daha kaliteli bir hayat sürmesi açısından ülkelerin milli geliri, eğitim ve sağlık göstergelerine dayanarak hesaplanmaktadır. Dolayısıyla İGE, insan hayatının zenginliği açısından ülkelerarası karşılaştırma yapmak için başvurulan bir gösterge değer olmuştur. Bu çalışmada UNDP'nin 2010-2017 yıllarını kapsayan 79 ülkenin verileri kullanılarak veri madenciliğinin karar ağacı tekniklerinden C5.0 ve Gini algoritmaları ile karar ağaçları oluşturulmuştur. Karar ağaçları ile birlikte İGE'ye etki eden faktörler belirlenmiş ve ülkeler çok yüksek, yüksek, orta ve düşük düzey gelişmiş ülkeler olarak sınıflandırılarak kurallar elde edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda C5.0 algoritması ile %97,94 ve Gini algoritması ile %91,93'lük doğru sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Bunun dışında duyarlılık ve belirleyicilik istatistikleri de hesaplanmıştır. İGE'ye en fazla etki eden değişkenlerin eğitim, istihdam ve sağlık göstergelerindeki değişkenler olduğu tespit edilmiştir.

In this study, an artificial neural network (ANN) model was used to estimate monthly average global solar radiation on a horizontal surface for selected 5 locations in Mediterranean region for period of 18 years (1993)(1994)(1995)(1996)(1997)(1998)(1999)(2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010)